arXiv 人工智能· Shuyao Xiao, Shengling Wang, Xuan Chen, Ke Chao, Ming Cui, Feifei Qian, Chaoyang Mei, Fanlin Meng, Ziming Yu, Junxi Yin·· 6 小时前AI 评分39
大语言模型智能体错误恢复的因果评估与干预路由
When Harnesses Lose the Signal: Causal Evaluation of Recovery in LLM Agents
AI 导读
研究提出将大语言模型智能体的错误恢复建模为因果决策问题，并推出轻量级策略因果干预路由器（CIR），用于在错误恢复前自主判断介入时机。在基于 Qwen3-14B 的长程 ALFWorld 任务中，CIR 将成功率从 70.33% 提升至 73.33%（提升 3.00 个百分点），且不干扰具有正确观察值的正常轨迹。
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